Resultados de la carrera Outcomes: 4,AG-C02
- Temas
- Comprensión de sesgos en IA: perspectivas culturales occidentales y orientales.
- Marcos éticos: comparando la Ley de IA de la UE, regulaciones chinas y estándares globales.
- Integridad académica: citación apropiada y uso de IA en trabajos académicos entre plataformas.
- Privacidad y seguridad de datos: diferencias regionales en el manejo de datos de IA.
- Sensibilidad cultural: navegando resultados de IA en contextos globales.
- Impacto ambiental: consideraciones de sostenibilidad de diferentes sistemas de IA.
- Desarrollo de pautas personales para el uso ético de IA en entornos internacionales.
- Estudios de caso: dilemas éticos en el despliegue de IA entre regiones.
- Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)
- Demostrar responsabilidad profesional en el uso de tecnologías de IA [Evaluar (Assessment)].
- Aplicar principios éticos profesionales en contextos globales de IA [Usar (Usage)].
- Desarrollar pautas éticas para mitigar sesgos en sistemas de IA [Evaluar (Assessment)].
- Evaluar implicaciones éticas del despliegue de IA en diferentes culturas [Usar (Usage)].
Bibliografía: [UNESCO, 2023,Union, 2024,Bender et al., 2021,of Cyberspace Studies, 2024,Lab, 2023]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM